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중요
2023년 11월 30일부터 이전 Amazon SageMaker Studio 환경이 이제 Amazon SageMaker Studio Classic으로 지정되었습니다. 다음 섹션은 업데이트된 Studio 환경 사용에 해당합니다. Studio Classic 애플리케이션 사용에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker Studio Classic 섹션을 참조하세요.
모델을 등록한 후 하나 이상의 데이터세트로 모델을 테스트하여 성능을 평가할 수 있습니다. Amazon S3에서 하나 이상의 평가 작업을 추가하거나 모든 세부 정보를 수동으로 입력하여 자체 평가 작업을 정의할 수 있습니다. Amazon S3에서 작업을 추가하면 SageMaker AI는 평가 탭의 모든 하위 페이지에 대한 필드를 미리 채웁니다. 자체 평가 작업을 정의하는 경우 평가 작업과 관련된 세부 정보를 수동으로 추가해야 합니다.
모델 패키지에 첫 번째 평가 작업을 추가하려면 다음 단계를 완료하세요.
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평가 탭을 선택합니다.
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추가를 선택합니다.
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Amazon S3 또는 사용자 지정 평가 작업에서 평가 작업을 추가할 수 있습니다.
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Amazon S3의 자료를 사용하여 평가 작업을 추가하려면 다음 단계를 완료하세요.
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S3를 선택합니다.
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평가 작업의 이름을 입력합니다.
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평가 작업의 출력 자료에 Amazon S3 위치를 입력합니다.
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추가를 선택합니다.
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사용자 지정 평가 작업을 추가하려면 다음 단계를 완료하세요.
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사용자 지정을 선택합니다.
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평가 작업의 이름을 입력합니다.
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추가를 선택합니다.
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모델 패키지에 평가 작업을 더 추가하려면 다음 단계를 완료하세요.
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평가 탭을 선택합니다.
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훈련 탭에서 기어 아이콘(
)을 선택합니다. -
대화 상자에서 추가를 선택합니다.
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Amazon S3 또는 사용자 지정 평가 작업에서 평가 작업을 추가할 수 있습니다.
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Amazon S3의 자료를 사용하여 평가 작업을 추가하려면 다음 단계를 완료하세요.
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S3를 선택합니다.
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평가 작업의 이름을 입력합니다.
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평가 작업의 출력 자료에 Amazon S3 위치를 입력합니다.
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추가를 선택합니다.
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사용자 지정 평가 작업을 추가하려면 다음 단계를 완료하세요.
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사용자 지정을 선택합니다.
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평가 작업의 이름을 입력합니다.
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추가를 선택합니다.
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